RAI:如何評估分析師預測準確性？「Numerai」提供的區塊鏈解決方案獲1100萬美元融資

3月21日，AI對沖基金和預測市場初創公司Numerai在推特宣布，旗下去中心化數據交易市場Erasure已獲得一筆1100萬美元的ICO融資，Paradigm和Placeholder領投。需要注意的是，Paradigm和Placeholder通過購買NMR，直接注資的是其Erasure協議，而不是母公司。Numerai創始人Craib表示，融資將主要用于為Erasure招聘工程師，Erasure是Numerai去中心化數據市場，市場將允許用戶上傳股票預測數據到IPFS網絡上。公開資料顯示，Paradigm由Coinbase聯合創始人FredEhrsam、紅杉資本前合伙人MattHuang、PanteraCapital前雇員CharlesNoyes共同創立，目前已籌集4億美元，投資方向主要包括：加密貨幣，區塊鏈和交易所等領域的早期項目；PlaceholderVentures是專注于投資區塊鏈技術、分布式信息網絡的風險投資機構，這家公司由曾任職于USV的JoelJoelMonegro和ChrisBurniske領導。Numerai的歷史可以追溯到2015年。最初作為一家對沖基金成立，旨在聯動分析師與對沖基金，既為數據分析師提供更好的銷售分析的方法，也為對沖基金篩選高質量預測，作出更好的投資。設想一下，你對Apple公司進行了一段時間的研究，你預測到iPhone在中國的銷量將超出預期，蘋果股價即將飆升。為此，你或許會購買Apple股票。但資本市場紛繁復雜，即使對中國iPhone銷售量的預測結果可能完全正確，但仍可能在交易中虧損。因為同時存在的還有許多風險因素，比如美元和人民幣的匯率波動、或者美國股市的整體下跌，總之Apple股價也有可能下跌。相比決定不購買Apple股票，且不公開獲得的有效信息，將你的預測出售給一個對沖基金或許是一個更不錯的選擇。對沖基金可以通過交易策略對沖市場風險，貨幣風險和其他風險，從而從信息中獲得全部價值。個人交易也許預期收益小，且波動性和風險大。但是你的預測可能在對沖基金的多元化，低波動性投資組合中能夠帶來更大的財富效應。但Craib認為當前預測信息交易市場中，存在信息不對稱的痛點：賣方的信息被困，因為沒有成型的市場，也沒有能夠評估其預測質量的體系；買方也無法評測預測信息的質量以及賣方身份的可信度。對此，Numerai旨在提供一個去中心化的的數據市場Erasure。該平臺的“Erasure”字面意思為“擦除”，來自喬治奧威爾的名言：“過去被抹去了，擦除被遺忘了，謊言成了事實”。在Erasure上，用戶可提前發表自己對于股票行情的預測數據，前提是，用戶需要為上傳的每個預測添加時間戳，類似于存在證明。市場將建立任何人都可以進行驗證的跟蹤記錄，確保每個預測的真實性與不變性。預測數據將存儲在IPFS網絡中，Craib認為Numerai全球股票的定量模型將每天產生超過10,000個股票預測數據，把所有這些數據添加到以太坊的確十分昂貴，通過將數據上傳到IPFS，Erasure將實現以低成本存儲每個數據源。Erasure將這些存儲文件的地址(稱為哈希)發送到以太坊區塊鏈以獲取時間戳。通過向Ethereum提交IPFS哈希，整個預測文件將獲得時間戳。另外，Numerai生態中發行的NMR代幣，其作用在于賭注。換句話說，預測與購買預測信息都需要代幣進行賭注，如果預測成立，則賣家贏得賭注的令牌；如果預測被證明是假，賣家也會失去賭注代幣。不過，即使賣家的預測準確率達到了70%以上，對沖基金們也會對每一次的預測準確性持疑，畢竟，包括賣家在內，沒有人能真的能100%確定。如果預測失誤，買家確實需要某種追索權。對此，Erasure設置了一個叫“griefing”的選項，“1:10”的痛苦系數意味著，買方每損失1美元，即可有權利選擇是否銷毀賣方的10美元股份。隨著預測市場的發展，賣家將調整他們的痛苦因素，以顯示質量或恐懼。一些賣家可能會給出1:50的痛苦系數來表達對其預測質量的信心，而其他賣家可能給出1:1的痛苦系數來表示害怕遇到咄咄逼人的買家。Craib表示，Erasure在2018年10月宣布，計劃于2019年晚些時候推出。一旦推出，Erasure將允許用戶可將其預測出售給公共網絡中的任何投資基金。雖然基于Numerai的預測模型現階段主要集中在傳統資產上，但Erasure推出后，將能夠預測任何資產。Numerai目前的平臺擁有44,000名注冊用戶。在此之前，Numerai曾籌集了750萬美元。根據CoinMarketCap的數據，消息傳出后，Nomeraire令牌的價格一度上漲了近19％。參考資料：Numerai’sMasterPlanAnUnstoppablePredictionsMarketplace?—?IntroducingErasure

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